基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后,南京市大气污染有所改善,但仍面临着细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应,获得有效的减排策略,常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验,而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习,高效地预测了南京2019年PM_2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O₃)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM_2.5)季节平均值下降2～4μg·m^-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时,南京ρ(PM_2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m^-3).若仅对中国地区O₃前体物氮氧化物(NO_x)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排,反而...     

PM2.5和臭氧对前体物减排和气象变化的响应及其政策启示

《大气污染防治行动计划》实施以来,我国重点区域PM_2.5浓度快速下降,但臭氧(O₃)浓度逐步上升,大气污染控制形势已由单一的PM_2.5控制转变为PM_2.5和O₃的协同控制. 了解PM_2.5和O₃对前体物排放变化和气象条件变化的响应,对制定PM_2.5和O₃协同控制策略具有重要意义. 本文通过使用FNL全球再分析资料和自下而上的排放清单ABaCAS-EI,结合三维空气质量模式和响应曲面模型,评估前体物变化和气象条件变化后PM_2.5和O₃浓度的响应,并依据解析的响应关系提出了前体物减排、联防联控区域划分和目标设定等方面的政策建议. 结果表明:①VOCs减排对降低各省份PM_2.5和O₃浓度均有利,NO_x的减排量不足会导致京津冀、长三角地区的O₃浓度和京津冀地区的PM_2.5浓度增加,为避免PM_2.5和O₃年评价值反弹需要的VOCs与NO_x减排比分别为15%~25%(PM_2.5)和5%~90%(O₃). ②O₃污染防治需要更大范围的联防联控,对于京津冀地区,需要考虑引入河南省和山东省的联合控制,对于长三角和珠三角地区,还需要联合江西省、福建省进行控制. ③气象条件对PM_2.5和O₃背景值的影响较大,使用3年或5年滑动平均值可以有效降低气象条件年际变化对PM_2.5和O₃浓度的影响(对于PM_2.5,2008—2019年其背景值极差的降幅分别为35%~81%或60%~86%;对于O₃,极差的降幅分别为40%~67%或53%~87%). 采用多年滑动平均有助于科学设定和考核PM_2.5和O₃的控制目标. 研究显示:PM_2.5和O₃的协同控制依赖于NO_x和VOCs的协同减排,其减排比例在不同地区存在差异;此外,科学的PM_2.5和O₃的协同控制还需要更大范围的联防联控和评价指标的持续更新.      

上海市PM2.5和臭氧复合污染期多路径减排效果评估

为探究大气PM_2.5和臭氧(O₃)复合污染期间的污染物浓度削峰方案,以上海市2018年4月27—30日PM_2.5和O₃复合污染时段为研究对象,结合区域多尺度空气质量模型(CMAQ模型),建立上海市O₃日最大8小时滑动平均值(MDA8 O₃)以及PM_2.5浓度与人为源排放的NO_x和VOCs之间的响应关系,获得了EKMA (empirical kinetics modeling approach,经验动力学建模方法)曲线.在此基础上,探讨上海市MDA8 O₃和PM_2.5对前体物排放的敏感性,并进一步量化了本地减排、提前减排和区域减排等不同情景下PM_2.5和MDA8 O₃的浓度变化.结果表明：(1)上海市PM_2.5和O₃复合污染期间MDA8 O₃的峰值率(PR)为0....     

低碳城市的CO2与PM2.5减排协同效应分析

将基于卫星遥感数据的CO₂与PM_2.5纳入统一研究框架,运用多期双重差分等方法,在城市尺度上分析评估2007～2019年中国低碳城市政策对CO₂减排与PM_2.5污染控制的协同效应及其影响机制.研究发现:低碳城市CO₂与PM_2.5减排的协同效应十分显著,低碳政策使试点城市的CO₂排放量和大气PM_2.5浓度分别下降3.2%和0.74%,且结论在一系列稳健性检验后依然成立.机制分析表明,改善公共交通环境是低碳城市建设实现协同效应的最主要途径.低碳城市政策的协同效应存在地区差异,经济发展水平高、产业结构水平高的城市以及非资源型城市的协同效应更为显著.对此,应充分发挥协同效应,进一步加快低碳城市建设,实现CO₂和PM_2.5等大气污染物协同治理.     

疫情管控期西安PM2.5和O3污染特征及成因分析

基于西安疫情管控期空气监测数据,分析PM_2.5和O₃的时空序列特征,从PM_2.5源解析、O₃前体物VOCs溯源、气象要素和区域传输方向探讨污染成因.结果表明：(1)管控期PM_2.5和O₃分别同比上升20.39%和23.72%,其他参数均下降;与管控前后时期相比,管控期PM_2.5和PM₁₀日均值协同变化趋势减弱,O₃和NO₂此消彼长趋势增强;相比去年同期,PM_2.5小时值升高11～19μg·m^-3,O₃小时值夜间18:00～23:00升幅增大,为10～19μg·m^-3.(2)污染物浓度变化呈现一定的空间聚集协同性;受地形及植被阻滞吸附影响,PM_2.5污染集中在北部,由于城郊NO₂滴定效果弱于城区,表现为南部郊区O₃污染较...     

2015—2020年湖北省PM2.5和臭氧复合污染特征演变分析

为揭示湖北省PM_2.5和臭氧(O₃)复合污染演变特征,基于湖北省17个地市的空气质量国控点和武汉市大气超级站组分监测数据,全面分析湖北省17个地市2015—2020年PM_2.5和O₃的时空变化特征及相关关系,探讨PM_2.5和O₃协同效应的成因机理. 结果表明:①2015—2020年,湖北省PM_2.5显著改善,平均降幅为4.7 μg/(m3·a),但冬季负荷仍较高,主要集中于中部地区;O₃污染凸显,平均增幅为3.8 μg/(m3·a),污染集中在4—10月的暖季,东部地区最严重,近两年超标天数已与PM_2.5相当. ②湖北省PM_2.5和O₃关联日趋密切,协同效应显著,日评价指标显示夏季二者呈显著正相关(相关系数为0.57),近两年当PM_2.5浓度≤50 μg/m3时,相关系数高达0.63;冬季PM_2.5浓度与O_x(O₃+NO₂)浓度呈正相关,尤其2020年东部城市二者相关性高达0.46,显示大气氧化性对PM_2.5二次污染的重要性. ③以武汉市为例,归纳PM_2.5和O₃复合污染的成因,暖季低PM_2.5背景下,高温、中等湿度和弱风速的气象条件以及VOCs和NO_x等前体物的高浓度排放,使得受VOCs主控的光化学反应加剧,易造成O₃污染,从而加强PM_2.5二次生成;冬季高的大气氧化性,叠加不利气象条件,促进颗粒物的二次生成,导致重污染时PM_2.5组分以硝酸盐等二次无机组分为主. 研究显示,湖北省PM_2.5和O₃协同控制重点为,在保持现有NO_x控制力度基础上强化VOCs控制,遏制暖季和东部区域O₃浓度上升,加强冬季和中部PM_2.5治理.      

PM2.5与臭氧污染形成机制及协同防控思路

近年来,我国总体上呈现出PM_2.5浓度显著降低,臭氧(O₃)浓度波动上升的趋势,对我国大气复合污染协同治理提出了严峻的挑战. 厘清PM_2.5与O₃污染形成机制,对于制定PM_2.5与O₃协同治理策略具有重要意义. 本文在较为全面地梳理现有研究基础上,分析了PM_2.5与O₃污染的形成机制及影响二者关联性的因素,介绍了PM_2.5与O₃协同防控治理的内涵与思路. 结果表明:PM_2.5与O₃浓度呈高度非线性关系,二者相关性受光照辐射强度、光照时长、风速、相对湿度、地表边界层高度以及经度差异等外界环境因素影响. PM_2.5与O₃的协同控制应主要从控制反应前体物排放着手,主要包括管控NO_x、VOCs、HONO、NH₃以及人为氯等排放. 研究显示:目前我国在PM_2.5与O₃协同防控中存在基础科学研究不足和污染控制管理不完善的问题,在未来还需要重视多个尺度和空间维度的PM_2.5与O₃复合污染机理研究、模拟试验研究和预测演变研究,为制定更加准确、量化、高效的控制对策提供支撑;同时,需要加强前体物排放管理力度,完善国家级、省级层面的联防联控机制以及加快科研成果转化,为未来治理PM_2.5与O₃复合污染提供经验支持.      

保定市PM2.5和臭氧污染特征分析

为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM_2.5与臭氧(O₃)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM_2.5、O₃-8 h (O₃日最大8 h滑动平均值)和NO₂浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O₃污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM_2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM_2.5超标情况逐年改善. ②O₃超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O₃超标天数占PM_2.5和O₃超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O₃逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O₃-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O₃-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O₃-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM_2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O₃-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM_2.5污染转为PM_2.5与O₃复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM_2.5与O₃-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO₂与O₃-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O₃-8 h浓度受前体物NO₂影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO₂、PM_2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO₂排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径.      

九江市城区与庐山背景站点PM2.5和O3的差异特征分析

利用2015—2022年九江市国控站点O₃和PM_2.5逐时浓度数据,研究城区与庐山O₃和PM_2.5的浓度变化和差异特征.结果表明,山区年均O₃浓度显著高于城区(平均偏高41.06μg·m^-3),城区年均PM_2.5浓度普遍高于山区(平均偏高20.99μg·m^-3).2015—2022年城区与山区O₃浓度呈波动上升趋势,而PM_2.5浓度呈下降趋势,?O₃与?PM_2.5总体均呈下降趋势.从月变化看,城区与山区O₃浓度均呈典型的“双峰”型变化趋势,而?O₃呈“单峰”型月变化趋势;城区PM_2.5浓度和?PM_2.5均呈现出“U”型变化趋势,而山区PM_2.5浓度月变化趋势不明显.在季节上,?O₃最高值出现在春季...     

2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM2.5与O3污染特征及气象影响

为了解《打赢蓝天保卫战三年行动计划》期间(2018—2020年)以及之后(2021年)我国重点污染区域空气质量情况,并区分排放源控制与气象条件的贡献,本文利用逐小时监测的PM_2.5、O₃浓度以及气象要素数据,研究了2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM_2.5与O₃污染特征,结合KZ (Kolmogorove Zurbenko)滤波方法定量分析了排放源与气象条件对PM_2.5与O₃浓度长期趋势的贡献. 结果表明:①2018—2021年“2+26”城市PM_2.5浓度年均值与O₃-8 h-90th浓度(O₃日最大8 h平均浓度的第90百分位数)均呈逐年下降趋势. 2018—2021年PM_2.5浓度年均值分别为60、57、51和45 μg/m3,河北省南部、河南省与山东省南部PM_2.5浓度年均值均较高;O₃-8 h-90th浓度分别为198、195、179和171 μg/m3,2018年保定市、石家庄市、聊城市与晋城市的O₃-8 h-90th浓度(>210 μg/m3)均较高,而2021年太原市O₃-8 h-90th浓度(192 μg/m3)较高. ②PM_2.5与O₃-8 h浓度(O₃日最大8 h平均浓度)的长期分量在大部分城市受气象条件影响较为明显. 受气象条件影响的PM_2.5浓度长期分量在2018—2020年无明显趋势,在2021年呈下降趋势;受排放源影响的PM_2.5浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年无明显趋势. 受气象条件影响的O₃-8 h浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年呈上升趋势;受排放源影响的O₃-8 h浓度长期分量在2018年呈下降趋势,在2019—2021年无明显趋势. ③11个气象因子中,温度和相对湿度对PM_2.5与O₃-8 h浓度变化的影响较大,当温度与相对湿度均比前一天升高时,更有利于PM_2.5与O₃-8 h浓度的同时升高. 研究显示,“2+26”城市PM_2.5与O₃污染受气象条件影响显著,温度与相对湿度的变化对判定PM_2.5与O₃-8 h浓度同时升高的现象有一定积极意义.      

天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象影响分析

为了解天津市PM_2.5-O₃复合污染特征及气象成因,基于2013～2019年高时间分辨率的PM_2.5、 O₃和气象观测数据,对天津市PM_2.5-O₃复合污染特征、污染物浓度分布以及关键气象因子进行分析.结果表明,2013～2019年,天津市复合污染日94 d,总体呈现下降趋势,前期（2013～2015年）下降明显,由2013年的23 d降至2015年的11 d,下降52.2%;后期（2016～2019年）波动式上升,由2016年的12 d升至2019年的14 d,上升16.7%.复合污染日主要出现在每年的3～9月,年际变化较大,2013～2016年在6～8月出现较多,2017～2019年在4月和9月出现较多.小时ρ(PM_2.5)在75～85μg·m^-3时,小时ρ（O₃）存在峰值区(301～326μg·m^-3).在所有O₃污染中,PM_2.5...     

京津冀地区NOx和VOCs协同减排成本及减排策略研究

京津冀地区细颗粒物(PM_2.5)浓度改善速度放缓,而臭氧(O₃)污染不断加剧,PM_2.5和O₃的协同控制对于京津冀地区空气质量持续改善十分关键且紧迫. 通过构建京津冀地区城市层面可计算一般均衡模型(CGE),模拟了PM_2.5和O₃的共同前体物—NO_x和VOCs的边际减排成本曲线,进而构建了京津冀地区PM_2.5和O₃协同控制评估模型,确定了在不同空气质量目标下减排成本最小的NO_x和VOCs协同减排方案. 结果表明:减排成本最小的情景下,京津冀各城市PM_2.5和O₃浓度达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值时;NO_x和VOCs的排放量需较2017年分别降低25%~67%和22%~60%,需要投入的总减排成本为992.9×108元. 研究显示,基于京津冀地区城市政策仿真平台构建的PM_2.5和O₃协同控制评估模型,可为京津冀地区PM_2.5和O₃协同控制方案的制定提供参考.      

山东省环境空气中PM2.5与O3的复合污染特征与时空变化趋势

山东省PM_2.5-O₃复合污染特征突出,空间差异性明显,本文基于2016—2020年国控和省控环境空气自动监测站监测数据以及同期各气象代表站气象监测数据,分析PM_2.5和O₃时空分布的变化特征,初步探究其与气象因子及前体物的关系. 结果表明:①2016—2020年山东省空气质量逐步改善,优良天数比例上升了7.1%,重污染天数比例下降了3.5%. 除O₃年评价值上升9.6%以外,SO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和NO₂的浓度均下降,降幅依次为61.3%、29.8%、28.6%、26.3%和11.4%. 各市PM_2.5年评价值均下降(范围为18.4%~34.9%);除德州市外,其他15市O₃年评价值均上升,滨州市的升幅(30.8%)最大. 1月PM_2.5平均浓度最高,呈现先下降后上升的年变化趋势,6月O₃平均浓度最高,且逐年上升. ②山东省PM_2.5和O₃均呈现内陆地区高于沿海地区的分布特征,PM_2.5浓度在西部内陆地区较高,O₃浓度在中北部内陆地区较高,PM_2.5-O₃复合污染特征在中西部地区较明显. 统计期间共计出现PM_2.5-O₃复合污染日224 d,分布在2—11月,出现天数逐年减少. ③为探究PM_2.5-O₃复合污染的影响因素及气象特征,进行相关性分析及气象因子阈值筛查,结果表明,PM_2.5日均浓度和O₃_8 h (臭氧日最大8小时滑动平均值)与其主要前体物和气象因子均呈现相反的相关关系,且对不同因子的响应有一定区域性差异. 当气温为14.9~24.1 ℃、相对湿度为55.5%~75.1%、风速为0.6~2.9 m/s、气压为992.8~1 018.8 hPa时PM_2.5-O₃复合污染易于发生,该条件下大部分城市的气温、相对湿度和气压平均值介于PM_2.5和O₃污染单独发生时的对应因子平均值,但平均风速小于PM_2.5和O₃污染单独发生的平均风速. 研究显示,“十三五”期间山东省PM_2.5浓度波动下降,O₃浓度波动上升,二者的协同关系日趋明显,气象因素对PM_2.5和O₃的生成和累积有一定影响.      

唐山市大气颗粒物和O3多尺度变化及影响因素

采用KZ滤波法、多元逐步回归法和小波相干性分析法,从不同时间尺度探究了唐山市2015～2022年间PM_2.5、PM₁₀和O₃的演变特征,并有效区分和定量估算了污染源排放和气象因素对污染物浓度的贡献,揭示了气象因素对污染物不同尺度的影响,以及颗粒物和O₃之间的协同作用机制.结果表明:研究期间唐山市颗粒物PM_2.5和PM₁₀的浓度长期分量均呈现显著下降趋势,季节分量和短期分量均呈现不同程度的周期波动.O₃浓度长期分量变化幅度较小,其季节分量和短期分量均在每年5～7月之间有明显变化趋势.颗粒物PM_2.5和PM₁₀浓度的长期分量变化主要由源排放因素控制,且源排放贡献占90%以上,而O₃浓度的长期分量变化则由源排放和气象因素共同控制,且其贡献比例约为2:3.气象因素温度、相对湿度、地表垂直风速和降水量对PM_2.5主要表现为小时间尺度的正向作用和大时间尺度的负...     

2013～2020年天津市PM2.5-O3污染变化趋势和影响因素分析

基于2013～2020年高时空分辨率的PM_2.5和O₃在线监测数据以及气象观测数据,利用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波耦合逐步回归等技术,对天津市PM_2.5和O₃浓度变化趋势、相互关系和影响因素进行了分析.结果表明,与2013年相比,2020年天津市PM_2.5浓度下降50.0%,O₃浓度上升25.8%.从月际变化来看,与2013～2017年相比,2018～2020年天津市PM_2.5浓度月际间差异逐渐缩小,O₃浓度从4月开始出现明显上升,污染发生时间节点提前.O₃与PM_2.5的相关性呈现明显的季节性分布特征,冬季整体呈负相关,夏季正相关且相关性比其他季节高.不同季节O₃与PM_2.5之间的拟合斜率与相关性系数整体呈正比例关系,拟合斜率与相关性系数的比值逐年升高说明PM_2.5对O_3...     

广州市大气污染物对新冠疫情管控的响应

为评估极端污染减排情境下广州市大气污染物的响应特征,结合气象要素和出行指数,分析了2020年新冠疫情停工前后大气污染物时空变化特征。2020年疫情停工期(1月24日—2月9日)气象条件与2017—2019年同期相比,大气水平扩散条件未见显著性差异,湿清除条件较好,生成O₃的光化学反应条件较差,NO₂、PM₁₀、PM_2.5、SO₂和CO浓度达2017年以来同期最低值,O₃浓度则处于2017年以来的次低值。相似气象条件下,全市6项大气污染物在停工期的浓度均比停工前和复工期低。其中,NO₂、PM₁₀和PM_2.5对疫情管控的响应较灵敏,SO₂和CO的响应较弱;由于受气象条件和气态前体物的共同作用,O₃浓度在停工前后的变化显得较为复杂,变化幅度较小。城区大气污染物对管控的响应比郊区大,而在大气污染排放较为集中的工业园区,响应比城郊区更加灵敏。对严控措施响应较...     

COVID-19管控期间海口市PM2.5和O3污染特征

以海口市为研究区域,收集了新冠疫情期间(2020年1—4月)环境空气中6项常规污染物、PM_2.5水溶性离子和VOCs在线观测数据,结合同期气象参数,分析了特殊排放情境下低浓度地区PM_2.5组分、臭氧及其前体物的变化特征.结果表明：(1)2020年疫情期间,海口市空气质量改善情况较好,6项污染物浓度均不同程度地降低,改善率介于9.5%～27.6%之间;(2)海口市PM_2.5水溶性离子中,硝酸根离子和铵根离子的下降幅度最大,分别下降了38.9%和34.8%,其余离子小幅降低;(3)疫情期间,工业企业生产和交通活动的降低明显有助于乙烷、丙烷、正丁烷和异丁烷的体积分数及贡献率的降低,而对芳香烃的降低效果不如内地明显;(4)虽然管控减排对体积分数较大的低碳烷烃改善较明显,但体积分数较小的烯烃尤其是乙烯的臭氧生成潜势(Ozone formation potentials,OFP)贡献率反而出现上升,是未来研究区域内控制臭氧的关键;(5)管控期间O₃浓度日变化明显减弱,与NO₂和主要VOCs...     

广州不同站点类型PM2.5与O3污染特征及相互作用

基于2015~2019年广州4个不同国控站点类型的大气污染物监测数据,研究了广州各站点类型颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）的污染特征,并分析了O₃污染季节和PM_2.5污染季节PM_2.5和O₃的相关性及相互作用.结果表明：2015~2019年广州各站点类型PM_2.5浓度总体呈下降趋势,O₃浓度呈上升趋势.不同污染季节PM_2.5与O₃浓度均呈正相关.O₃污染季节二次PM_2.5的生成对颗粒物的影响显著大于一次PM_2.5,随着光化学水平的升高,一次PM_2.5的贡献浓度基本不变（均在21.03~31.37μg/m³范围内）,贡献率逐渐下降;而二次PM_2.5的贡献浓度逐渐升高（3.51~7.72 μg/m³升高到16.04~18.45μg/m³）,贡献率也逐渐升高（11%~27%升高到34%~44%）,且呈倍数增加.不同站点类型贡献差异明显,背景站点二次PM_2.5的贡献最大,城区站点在中和高光化学水平下二次PM_2.5的贡献最小;PM_2.5污染季节各站点类型在不同PM_2.5污染水平下O₃浓度均具有差异性,总体上均呈现背景站点>郊区站点>城区站点的特点.气溶胶的消光作用和非均相反应均显著促进O₃生成,随着PM_2.5浓度升高,各站点类型的O₃浓度峰值逐渐升高,由62.12~83.82μg/m³升高到92.49~135.4μg/m³;O₃变化率峰值也逐渐升高,由8.42~10.02μg/（m³·h）升高到21.33~27.04μg/（m³·h）.进一步促进了广州PM_2.5和O₃浓度的协同增长.     

排放和气象对疫情前后武汉不同类型点位大气污染物的影响

采用随机森林算法剥离了排放和气象对6种大气污染物(SO₂、 NO₂、 CO、 PM₁₀、 PM_2.5和O₃)浓度的贡献,识别了疫情前后武汉市中心城区、郊区、工业区、三环线交通点和城市背景点这5种类型点位的大气污染物浓度变化.结果表明,与管控前相比,管控期间PM_2.5/CO、 PM₁₀/CO和NO₂/CO分别减小了10.8～21.7、 9.34～24.7和14.4～22.1倍,表明排放对PM_2.5、 PM₁₀和NO₂贡献减小;O₃/CO增加了50.1～61.5倍,表明二次生成增加明显.解除管控后排放对各类污染物的贡献均增加.管控期间,受一些不可间断工序的运行影响,工业区PM_2.5降幅最小(20.5%).与管控期间相比,解除管控后居民生活、交通出行和工业生产等基本恢复,使5种类型站点PM_2.5     

基于时间序列分解的京津冀区域PM2.5和O3空间分布特征

京津冀区域大气污染分布呈现明显的空间差异,厘清不同时间尺度下PM_2.5和O₃浓度分布有助于制定科学有效的污染防控措施.采用STL方法分解PM_2.5和O₃浓度,获取长期分量、季节分量和短期分量,研究其变化趋势与空间分布特征.结果表明,2017～2021年京津冀区域PM_2.5浓度下降幅度高于O₃,春、夏季PM_2.5和O₃浓度呈正相关,秋、冬季呈现负相关,短期分量和季节分量分别对PM_2.5和O₃浓度的贡献最大. PM_2.5的季节分量、短期分量以及O₃的长期分量和短期分量均存在2个主成分,对应河北省中南部和京津冀区域北部,在不同时间尺度上京津冀区域PM_2.5和O₃均存在次区域分布.与原始序列相比,长期分量能够更好地反映PM_2.5和O₃浓度的演变趋势...